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包郵 Jupyter金融應(yīng)用 從入門到實(shí)踐

出版社：人民郵電出版社出版時(shí)間：2021-07-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 274
中 圖 價(jià):¥69.9(7.0折) 定價(jià)  ¥99.8 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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Jupyter金融應(yīng)用 從入門到實(shí)踐 版權(quán)信息

Jupyter金融應(yīng)用 從入門到實(shí)踐 本書特色

1. 北大教研團(tuán)隊(duì)創(chuàng)作 本書由北京大學(xué)的教研團(tuán)隊(duì)編寫，融合了作者團(tuán)隊(duì)在計(jì)算機(jī)編程和金融科技方向的經(jīng)驗(yàn)成果，想要學(xué)習(xí)Jupyter編程的讀者，以及想使用Jupyter完成金融數(shù)據(jù)分析或可視化任務(wù)的讀者，不要錯(cuò)過(guò)這場(chǎng)名校名師講堂。 2. 內(nèi)容強(qiáng)大 本書主打入門和實(shí)戰(zhàn)，因此學(xué)習(xí)門檻較低，從軟件安裝到環(huán)境配置，再到基本的編程學(xué)習(xí)，都是圖文結(jié)合、簡(jiǎn)潔易懂的形式；同時(shí)，書中結(jié)合豐富的金融案例，循序漸進(jìn)地由理論深入到案例實(shí)戰(zhàn)，更能貼合讀者的實(shí)操需求。 3. 配套資源豐富 本書配備豐富的配套資源，包括適合讀者自學(xué)的源代碼包、與書配套的彩圖、習(xí)題和對(duì)應(yīng)的參考答案；同時(shí)，本書為了方便老師們的教學(xué)需求，還提供了教學(xué)可用的PPT。

Jupyter金融應(yīng)用 從入門到實(shí)踐 內(nèi)容簡(jiǎn)介

Jupyter Notebook是一款交互式、功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)工具。它不僅高效、易上手，而且提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和可視化功能。另外，用戶可以在Jupyter Notebook的網(wǎng)頁(yè)中完成多種操作，例如編寫代碼并運(yùn)行、展示代碼的運(yùn)行結(jié)果、編寫說(shuō)明文檔等。 《Jupyter金融應(yīng)用：從入門到實(shí)踐》旨在為初學(xué)者提供一種快速學(xué)習(xí)的方法，從基礎(chǔ)知識(shí)、金融數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與金融建模、不錯(cuò)功能幾個(gè)方面展示了Jupyter Notebook的強(qiáng)大功能以降低讀者完成數(shù)據(jù)分析或建模任務(wù)的門檻，幫助讀者運(yùn)用Jupyter Notebook完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，更高效地處理金融數(shù)據(jù)。 《Jupyter金融應(yīng)用：從入門到實(shí)踐》適合數(shù)據(jù)分析人員以及有志于從事金融數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)建模工作的讀者閱讀，也適合統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融學(xué)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)的師生閱讀參考。

Jupyter金融應(yīng)用 從入門到實(shí)踐 目錄

第 一部分　基 礎(chǔ) 知 識(shí)

第 1章 Jupyter Notebook基礎(chǔ)知識(shí)　2
1．1 什么是Jupyter Notebook　2
1．1．1 起源　3
1．1．2 特點(diǎn)　3
1．1．3 應(yīng)用領(lǐng)域　4
1．2 在Windows上安裝Jupyter Notebook　4
1．2．1 準(zhǔn)備工作　5
1．2．2 通過(guò)Anaconda安裝　5
1．3 在macOS上安裝Jupyter Notebook　9
1．3．1 準(zhǔn)備工作　9
1．3．2 通過(guò)Anaconda安裝　10
1．3．3 通過(guò)命令行安裝　14
1．4 在Linux上安裝Jupyter Notebook　16
1．4．1 準(zhǔn)備工作　16
1．4．2 通過(guò)命令行安裝Anaconda　17
1．5 軟件包管理　20
1．5．1 通過(guò)Anaconda管理軟件包　20
1．5．2 通過(guò)pip管理軟件包　21
1．6 小結(jié)　22
第 2章 Jupyter Notebook界面　23
2．1 主界面　23
2．1．1 “文件”（Files）界面　24
2．1．2 “運(yùn)行”（Running）界面　26
2．1．3 “集群”（Clusters）界面　27
2．2 菜單欄　27
2．2．1 “文件”（File）菜單　27
2．2．2 “編輯”（Edit）菜單　29
2．2．3 “查看”（View）菜單　29
2．2．4 “插入”（Insert）菜單　30
2．2．5 “單元格”（Cell）菜單　30
2．2．6 “內(nèi)核服務(wù)”（Kernel）菜單　31
2．2．7 “組件”（Widgets）菜單　31
2．2．8 “幫助”（Help）菜單　33
2．3 工具欄　33
2．4 交互區(qū)　35
2．5 小結(jié)　35
第3章 Jupyter Notebook基礎(chǔ)操作　37
3．1 初次運(yùn)行　37
3．2 單元格的使用　38
3．2．1 代碼單元格　39
3．2．2 Markdown 單元格　39
3．2．3 原生單元格　40
3．2．4 編輯模式與命令模式　40
3．3 快捷鍵的使用　42
3．3．1 macOS與Windows快捷鍵的差異　42
3．3．2 編輯模式常用快捷鍵　44
3．3．3 命令模式常用快捷鍵　45
3．4 魔法命令的使用　47
3．4．1 魔法命令基本用法　47
3．4．2 常用的魔法命令　48
3．5 命令行的使用　50
3．5．1 命令行的基本用法　50
3．5．2 命令行常用的命令　51
3．6 小結(jié)　52
第4章 Jupyter Notebook文檔編寫　53
4．1 Markdown基本語(yǔ)法　53
4．1．1 標(biāo)題　54
4．1．2 段落格式　56
4．1．3 文字格式　57
4．1．4 列表格式　59
4．1．5 區(qū)塊格式　60
4．1．6 代碼格式　63
4．1．7 鏈接格式　64
4．1．8 表格格式　65
4．1．9 圖片格式　66
4．2 Markdown高級(jí)技巧　68
4．2．1 HTML元素　68
4．2．2 轉(zhuǎn)義　70
4．2．3 公式　71
4．3 文檔共享　73
4．3．1 把文件導(dǎo)出成多種格式　73
4．3．2 使用nbviewer共享　74
4．4 小結(jié)　75

第二部分　金融數(shù)據(jù)處理

第5章 基本數(shù)據(jù)操作　78
5．1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　79
5．1．1　元組　79
5．1．2　列表　81
5．1．3　字典　84
5．1．4　集合　87
5．2　NumPy庫(kù)　89
5．2．1　NumPy簡(jiǎn)介　89
5．2．2　常規(guī)數(shù)組　89
5．2．3　結(jié)構(gòu)化數(shù)組　95
5．2．4　矩陣操作　95
5．3　Pandas庫(kù)　97
5．3．1　Pandas簡(jiǎn)介　97
5．3．2　Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　97
5．3．3　DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　100
5．4　小結(jié)　108
第6章 數(shù)據(jù)存取　109
6．1 CSV數(shù)據(jù)存取　109
6．1．1　CSV數(shù)據(jù)讀取　110
6．1．2 參數(shù)配置　111
6．1．3 CSV數(shù)據(jù)保存　112
6．2　JSON數(shù)據(jù)存取　113
6．2．1　JSON數(shù)據(jù)讀取　113
6．2．2　參數(shù)遍歷　114
6．2．3　JSON數(shù)據(jù)生成　117
6．3　數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存取　117
6．3．1　數(shù)據(jù)庫(kù)初始化　117
6．3．2　常用操作　119
6．4　文本文件中的數(shù)據(jù)存取　120
6．4．1　文件數(shù)據(jù)讀取　120
6．4．2　常用操作　122
6．5　小結(jié)　123
第7章 數(shù)據(jù)可視化　124
7．1 可視化基礎(chǔ)　124
7．1．1　折線圖　125
7．1．2　柱狀圖　127
7．1．3　散點(diǎn)圖　130
7．1．4　餅圖　134
7．1．5　直方圖　136
7．1．6　箱型圖　139
7．2　可視化進(jìn)階　142
7．2．1　組合子圖　142
7．2．2　坐標(biāo)軸的設(shè)置　147
7．2．3　圖形的設(shè)置　155
7．2．4　圖表分享　161
7．3　可視化拓展　161
7．3．1　3D圖　161
7．3．2　熱力圖　166
7．4　小結(jié)　168
第三部分　機(jī)器學(xué)習(xí)與金融建模

第8章 機(jī)器學(xué)習(xí)　170
8．1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述　170
8．1．1　基本概念　171
8．1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類　172
8．2 機(jī)器學(xué)習(xí)的常用模型　174
8．2．1 線性回歸　175
8．2．2 邏輯回歸　175
8．2．3 支持向量機(jī)　176
8．2．4 決策樹(shù)　177
8．2．5 隨機(jī)森林　178
8．2．6 K均值聚類　179

8．3 小結(jié)　179
第9章 scikit-learn　180
9．1 安裝　180
9．2 常用函數(shù)　181
9．2．1 線性回歸　182
9．2．2 邏輯回歸　183
9．2．3 支持向量機(jī)　185
9．2．4 決策樹(shù)　186
9．2．5 隨機(jī)森林　188
9．2．6 K均值聚類　189
9．3 小結(jié)　190

第 10章 產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè)模型實(shí)例　191
10．1 場(chǎng)景介紹　191
10．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　192
10．2．1 數(shù)據(jù)探索　192
10．2．2　數(shù)據(jù)劃分　196
10．3　建立模型　197
10．3．1 擬合優(yōu)度　197
10．3．2　模型對(duì)比　198
10．4　驗(yàn)證評(píng)估　200
10．4．1　模型表現(xiàn)　200
10．4．2　模型解釋　201
10．5 小結(jié)　202
第 11章 信用評(píng)分模型實(shí)例　203
11．1 場(chǎng)景介紹　203
11．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　204
11．2．1　數(shù)據(jù)概況　204
11．2．2　數(shù)據(jù)探索　205
11．2．3　特征選擇　209
11．2．4　數(shù)據(jù)采樣　213
11．3　建立模型　214
11．4　驗(yàn)證評(píng)估　215
11．4．1　分類評(píng)價(jià)指標(biāo)　215
11．4．2　橫向?qū)Ρ饶Ｐ汀?18
11．5 小結(jié)　221
第 12章 反欺詐模型實(shí)例　222
12．1 場(chǎng)景介紹　222
12．2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　223
12．2．1 特征轉(zhuǎn)換　223
12．2．2 特征縮放　224
12．3 建立模型　225
12．3．1 確定類的數(shù)量　226
12．3．2 類的可視化　228
12．4 驗(yàn)證評(píng)估　228
12．5 小結(jié)　229

第四部分　高 級(jí) 功 能

第 13章 安全配置　232
13．1 訪問(wèn)控制　232
13．1．1 設(shè)置訪問(wèn)域　232
13．1．2 設(shè)置訪問(wèn)IP　233
13．1．3 端口配置　234
13．1．4 URL前綴配置　234
13．2 安全認(rèn)證　235
13．2．1 Token認(rèn)證　236
13．2．2 口令認(rèn)證　237
13．2．3 取消認(rèn)證　239
13．3 SSL配置　239
13．3．1 創(chuàng)建SSL證書　240
13．3．2 SSL證書設(shè)置　241
13．4 小結(jié)　242
第 14章 其他內(nèi)核的配置　243
14．1 R內(nèi)核的配置　244
14．1．1 通過(guò)Anaconda圖形化界面下載并安裝R內(nèi)核　244
14．1．2 通過(guò)conda命令行下載并安裝R內(nèi)核　245
14．1．3 查看安裝結(jié)果并編寫運(yùn)行一個(gè)R腳本　246
14．2 Julia內(nèi)核的配置　247
14．2．1 安裝Julia　247
14．2．2 在Jupyter中配置Julia　249
14．2．3 查看安裝結(jié)果并編寫運(yùn)行一個(gè)Julia腳本　249
14．3 JavaScript內(nèi)核的配置　250
14．3．1 檢查Node．js和npm　250
14．3．2 安裝管理Node．js和npm　251
14．3．3 安裝JavaScript內(nèi)核　252
14．3．4 在Jupyter Notebook中使用JavaScript內(nèi)核　253
14．4 Scala內(nèi)核的配置　254
14．4．1 Java安裝與環(huán)境配置　254
14．4．2 Scala下載與安裝　256
14．4．3 在Jupyter Notebook中使用Scala內(nèi)核　257
14．5 Spark內(nèi)核的配置　258
14．5．1 安裝Spark　258
14．5．2 安裝SBT　259
14．5．3 在Jupyter Notebook中使用Spark內(nèi)核　260
14．6 小結(jié)　264
第 15章 JupyterHub多用戶配置　265
15．1 為什么需要多用戶配置　265
15．2 JupyterHub的安裝　267
15．2．1 準(zhǔn)備工作　267
15．2．2 安裝步驟　267
15．2．3 啟動(dòng)　269
15．3 JupyterHub的配置　270
15．3．1 基礎(chǔ)配置　271
15．3．2 多用戶配置　272
15．4 小結(jié)　274
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Jupyter金融應(yīng)用 從入門到實(shí)踐 作者簡(jiǎn)介

傅玉峰 北京大學(xué)碩士，先后就職于中國(guó)建設(shè)銀行、北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，具有豐富的金融大數(shù)據(jù)分析與金融風(fēng)控建模的經(jīng)驗(yàn)。 孫惠平 北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院講師，北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息安全實(shí)驗(yàn)室和信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院區(qū)塊鏈研究中心成員，研究方向?yàn)橹悄茱L(fēng)控、區(qū)塊鏈和身份認(rèn)證，主講“信息安全工程”“區(qū)塊鏈”“數(shù)據(jù)分析工具與實(shí)踐”等課程。 陳鐘 北京大學(xué)教授、博導(dǎo)，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院區(qū)塊鏈研究中心主任和北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息安全實(shí)驗(yàn)室主任。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)士、常務(wù)理事、信息保密專業(yè)委員會(huì)副主任委員，教育部高等學(xué)校計(jì)算機(jī)類教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)副主任委員，中國(guó)軟件行業(yè)協(xié)會(huì)副理事長(zhǎng)，中國(guó)開(kāi)源軟件推進(jìn)聯(lián)盟副主席，主要研究領(lǐng)域?yàn)槊嫦蝾I(lǐng)域的軟件工程、網(wǎng)絡(luò)與信息安全。

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